4月8日芯榜联合亚太芯股科技研究在深圳举办“芯榜*CITE2023GAI与算力芯片研讨会”，会上凯联资本董事总经理姚宁波先生发表“从ChatGPT爆发看中国芯片产业投资机会”。 姚宁波先生表示，逐利的资本已经正在开始推动中国AIGC一日千里突飞猛进的发展。ChatGPT大大刺激了算力芯片需求，叠加国产替代大趋势，这是国内企业难得的超越时机，大家应抓住机会实现飞跃。 AIGC颠覆数字内容生产 自从去年年底上线以来，ChatGPT月活跃人数已超过1亿，是史上用户数增长最快的消费者应用，大大刺激了以谷歌百度为代表的互联网公司加速布局AIGC领域。LLM大语言模型的发展一日千里，OpenAI也正在开放个性化模型定制来满足更多样化的需求。值得注意的是，GPT-4在3月中旬已经发布，视频等多模态内容是亮点。中国互联网公司更是时不待我只争朝夕，中国大语言模型（LLM）正在陆续发布中，百度“文心一言”已经上线，阿里大模型也已启动公测。 姚宁波先生表示，AIGC颠覆数字内容生产，将成为内容生产的创新模式，具有多样性好、可控性强与生产效率高的优点，符合传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容多样及更新迅速行业的要求，AIGC在以上行业逐渐替代传统内容生产模式的趋势十分明显。 姚宁波先生补充，AIGC将成为数字服务的核心，所有数字服务业务必须尽快接入ChatGPT等AIGC服务。ChatGPT正在引发人机交互范式的巨变，包括语言、视频等多模态业务将因为“数实经济”而巨变，AIGC基于海量数据集及千亿级模型参数的训练模式将成为发展趋势。 AIGC在大模型预训练过程中因所涉及的参数量和数据量巨大，而对硬件需求的需求有巨大提升，包括芯片算力、存储容量、通信带宽及软件栈等多个维度上的技术能力提出了更高要求，其中大算力AI芯片是支撑ChatGPT等AIGC大模型落地及大模型高效生产的基本前提。 AIGC对算力的需求巨大，据估计ChatGPT需要1万个A100组成的算力集群，预计将推动45亿美元的增量需求，单次训练成本高达1200万美元，微软Bing需要2万个8GPU计算集群来提供ChatGPU服务。值得注意的是，这些需求是新增需求，未来需求将会更加旺盛。 国产替代驱动力高增 AI算力芯片主要包括GPU、FPGA，以及以VPU、TPU为代表的ASIC芯片。其中以GPU用量最大，据IDC数据，预计到2025年GPU仍将占据AI芯片八成市场份额。 预计2023年中国云端AI芯片将达到91亿美元，2027年将趋于197亿美元。 姚宁波先生分析，从国内视角下观察，华为、百度昆仑芯、阿里、寒武纪、海光信息及一众初创企业（燧原、天数、壁仞、沐曦）均推出云端训练和推理芯片。架构选择上，华为、百度、阿里、寒武纪选择ASIC路线。华为、百度、阿里自家业务场景对AI芯片存在天然需求，选择ASIC在量产制造供应链上的难度显著低于GPU。初创企业则押注通用型GPGPU架构，壁仞、沐曦等初创企业多创立于2018年前后，团队一般来自出走英伟达、AMD的技术专家，因此技术路线多选择他们所熟悉的通用型GPU。 抓住国产替代产能转移的大趋势 ChatGPT等AIGC技术发展大趋势下，算力需求凸显，高算力芯片将迎来黄金发展期，到2025年复合增速将达到25%，全球市场规模达到245亿美元，中国市场规模达到565亿元。 除了AIGC发展对算力芯片需求增长之外，数字中国规划发布引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局，打通数字基础设施，发展6G、IPv6等关键技术。 值得一提的是，新能源汽车对需求也在节节攀升。2022年新能源汽车单车芯片用量达到1458块，是燃油车的两倍，自动驾驶从L2到L5更将推高芯片需求，未来5年，汽车芯片的复合增速将达到每年10%。新能源汽车提高芯片需求。 姚宁波先生称，中国半导体国产化率低，国产替代空间大。目前我国半导体产品主要集中在半导体材料、晶圆制造和封装测试等中低端领域，半导体产能也主要集中在28纳米以上的成熟制程。技术水平差异导致我国需要大量进口中高端半导体产品，其中CPU、GPU、存储器等领域几乎全部依赖进口。据海关总署统计，我国半导体设备国产化率不足20%，仅2021年的进口额度就高达4325亿美元。 姚宁波先生表示，半导体成熟制程仍是主流，发展潜力巨大，成熟制程能覆盖除智能手机以外的绝大多数应用场景，更是电动汽车、智能家电的芯片主力军，到2025年仍占市场70%。美国制裁侧重于先进制程制造及高算力芯片技术的打压，成熟工艺扩产无忧。 半导体需求依然强劲，成熟制程有利可图。 中国半导体投资主线 在多因素的推动下，中国半导体行业正迎来新一轮的投资周期。 姚宁波先生分析，半导体全球化分工的世界格局已经被打破，自主可控大势所趋，以低端芯片替代为主的1.0时代已近尾声，以上游设备材料、CPU、高端模拟芯片等为主的国产替代2.0时代开启。对半导体设备&零部件、材料等“卡脖子”环节的担忧，将促进产品验证、导入，孕育行业新机会。

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